Técnicas de Segmentación de Imágenes

Las Enfermedades Cerebro Vasculares (ECV) se reconocen mundialmente como una de las primeras causas de mortalidad y morbilidad, siendo la causa más importante en cuanto a la generación de discapacidades en pacientes adultos de mediana y avanzada edad. En este libro se realiza una revisión del estado del arte actual de Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes y Reconocimiento de Patrones que han sido aplicadas a la "Segmentación y Seguimiento de Imágenes en Base de Datos". Se describe además un nuevo algoritmo para la segmentación automática de Hemorragias Intracerebrales Espontáneas e Infartos Cerebrales simultáneamente en secuencias de imágenes de Tomografía Axial Computarizada del cerebro humano. La implementación del método propuesto se desarrolló en MATLAB versión 7.8.0, y fue validado con éxito en un conjunto de datos perteneciente a estudios de pacientes con presencia de Hemorragia Intracerebral Espontánea e Infarto Cerebral. Alcanzando resultados satisfactorios en cuanto a costo computacional, precisión en la detección del objeto de interés en el estudio bajo análisis.